Науковий вісник НГУ

Попереднє визначення та оцінка техногенних ризиків у системах водоочищення ТЕС і ТЕЦ

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №1 2022

Останнє оновлення: 08 березня 2022

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 3185

Authors:

І. В. Уряднікова, orcid.org/0000-0002-3750-876X, Державний університет телекомунікацій, м. Київ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.; Київський національний університет будівництва та архітектури, м. Київ, Україна

В. Г. Лебедєв , orcid.org/0000-0003-2891-9708, Національний університет «Одеська політехніка», м. Одеса, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

В. М. Заплатинський, orcid.org/0000-0003-0119-7135, Київський університет імені Бориса Грінченка, м. Київ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

О. І. Циганенко, orcid.org/0000-0002-0485-6979, Національний університет фізичного виховання і спорту України, м. Київ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2022, (1): 095 - 101

https://doi.org/10.33271/nvngu/2022-1/095

Abstract:

Мета. Визначення та оцінка техногенних ризиків при роботі систем водоочищення ТЕЦ і ТЕС у штатному режимі на прикладі електрокоагуляційної установки.

Методика. Для аналізу можливих відмов роботи водоочисного обладнання в теплоенергетиці запропоновано використовувати метод «дерева відмов». Для попереднього визначення техногенних ризиків у системі водоочищення запропоновано використовувати додатковий метод аналізу на першій і другій стадії визначення техногенних ризиків, що заснований на побудові матриці сполучень станів елементів системи.

Результати. Поєднання методу матриці сполучень і методу «дерева відмов» дає можливість одержати новий графоаналітичний метод аналізу ймовірності виникнення техногенних ризиків роботи будь-якої системи водоочищення як на стадії проектування, так і на стадії роботи.

Наукова новизна. Позаштатна робота системи водоочищення може бути обумовлена як «внутрішніми», так і «зовнішніми» причинами, які породжують значний ризик того, що на виході системи вода буде недоочищеною. Встановлено, що ймовірність ризику при позаштатній роботі системи водоочищення варто аналізувати за допомогою «дерева відмов», яке буде графічним представленням причинних взаємозв’язків, отриманих у результаті визначення небезпечних ситуацій у системі у зворотному порядку, щоб знайти можливі причини їхнього виникнення.

Практична значимість. Застосування цього методу дає можливість одержати кількісні, якісні та причинно-наслідкові показники, що можна використовувати для управління ймовірностями виникнення техногенних ризиків систем водоочищення. Розроблена програма, що дозволяє швидко прорахувати ймовірності роботи елементів блоків чи елементів системи водоочищення у стані «роботи» або «відмови» й наочно побачити найбільш «слабкі» сполучення на прикладі роботи електрокоагуляційної системи очистки.

Ключові слова: техногенний ризик, «дерево відмов», електрокоагуляція, системи водоочищення, теплоенергетика, енергозбереження, екологічна безпека

References.

1. Kabir, S., & Papadopoulos, Y. (2018). A review of applications of fuzzy sets to safety and reliability engineering. International Journal of Approximate Reasoning, (100), 29-55. https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.05.005.

2. Pivnyak, G., Beshta, A., & Balakhontsev, A. (2010). Efficiency of water supply regulation principles. New Techniques and Technologies in Mining, 1-7. https://doi.org/10.1201/b11329-2.

3. Pietrucha-Urbanik, K., & Tchórzewska-Cieślak, B. (2017). Failure risk assessment in water network in terms of planning renewals – a case study of the exemplary water supply system. Water Practice and Technology, 12(2), 274-286. https://doi.org/10.2166/wpt.2017.034.

4. Nyahora, P. P., Babel, M. S., Ferras, D., & Emen, A. (2020). Multi-objective optimization for improving equity and reliability in intermittent water supply systems. Water Supply, 20(5), 1592-1603. https://doi.org/10.2166/ws.2020.066.

5. Gal’perin, E. M. (2014). About definition of functioning reliability of water supply and wastewater systems. Urban Construction and Architecture, 4(1), 5257. https://doi.org/10.17673/vestnik.2014.01.9.

6. Africa, A. D. M. (2017). A rough set based solar powered flood water purification system with a fuzzy logic model. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, 12(3), 638-647.

7. Begalinov, A., Almenov, T., Zhanakova, R., & Bektur, B. (2020). Analysis of the stress deformed state of rocks around the haulage roadway of the Beskempir field. Mining of Mineral Deposits, 14(3), 28-36. https://doi.org/10.33271/mining14.03.028.

8. Baimukhanbetova, E., Onaltayev, D., Daumova, G., Amralinova, B., & Amangeldiyev, A. (2020). Improvement of informational technologies in ecology. E3S Web of Conferences, 159, 01008. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202015901008.

9. Mustafin, S. A., Duisen, G. M., Zeinullin, A. A., & Korobova, E. V. (2019). Evaluation of the choice of borrower rating groups. News of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan, Series of Geology and Technical Sciences, 6(438). https://doi.org/10.32014/2019.2518-170X.166.

10. Bazaluk, O., Sadovenko, I., Zahrytsenko, A., Saik, P., Lozynskyi, V., & Dychkovskyi, R. (2021). Forecasting Underground Water Dynamics within the Technogenic Environment of a Mine Field: Case Study. Sustainability, 13(13), 7161. https://doi.org/10.3390/su13137161.

11. Kachynskyi, A. B., & Aharkova, N. V. (2013). Structural analysis of the system of maintenance of ecological and natural-technogenic safety of Ukraine. Systemni doslidzhennia ta informatsiini tekhnolohii, (1), 7-15. Retrieved from http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/50012.

12. Fehr-Duda, H., De Gennaro, M., & Schubert, R. (2006). Gender, financial risk, and probability weights. Theory and decision, 60(2), 283-313. https://doi.org/10.1007/s11238-005-4590-0 .

13. Ilyashov, M., Diedich, I., & Nazimko, V. (2019). Prospective tendencies of coal mining risk management. Mining of Mineral Deposits, 13(1), 111-117. https://doi.org/10.33271/mining13.01.111.

14. Shahani, N. M., Sajid, M. J., Zheng, X., Jiskani, I. M., Brohi, M. A., Ali, M., …, & Qureshi, A. R. (2019). Fault tree analysis and prevention strategies for gas explosion in underground coal mines of Pakistan. Mining of Mineral Deposits, 13(4), 121-128. https://doi.org/10.33271/mining13.04.121.

15. Mahmood, Y. A., Ahmadi, A., Verma, A. K., Srividya, A., & Kumar, U. (2013). Fuzzy fault tree analysis: a review of concept and application. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 4(1), 19-32. https://doi.org/10.1007/s13198-013-0145-x.

16. Budiyanto, M. A., & Fernanda, H. (2020). Risk Assessment of Work Accident in Container Terminals Using the Fault Tree Analysis Method. Journal of Marine Science and Engineering, 8(6), 466. https://doi.org/10.3390/jmse8060466.

17. Henriques de Gusmão, A. P., Mendonça Silva, M., Poleto, T., Camara e Silva, L., & Cabral Seixas Costa, A. P. (2018). Cybersecurity risk analysis model using fault tree analysis and fuzzy decision theory. International Journal of Information Management, (43), 248-260. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.008.

18. Sherin, S., Rehman, Z., Hussain, S., Mohammad, N., & Raza, S. (2021). Hazards identification and risk analysis in surface mines of Pakistan using fault tree analysis technique. Mining of Mineral Deposits, 15(1), 119-126. https://doi.org/10.33271/mining15.01.119.

• < Попередня
• Наступна >